Apprendimento automatico per principianti: Guida per principianti assoluti, imparare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale da zero

Recensioni dei lettori

Il libro è ben accolto come risorsa per i principianti dell'apprendimento automatico, in quanto fornisce approfondimenti introduttivi, uno stile di scrittura chiaro ed esempi utili. Tuttavia, alcuni recensori ritengono che manchi di profondità e di esempi pratici di codifica, il che potrebbe fuorviare coloro che cercano di imparare la programmazione legata all'apprendimento automatico.

⬤ Buona panoramica per i principianti.
⬤ Facile da leggere e da capire.
⬤ Fornisce risorse per l'ulteriore apprendimento.
⬤ Esempi utili che semplificano concetti complessi.
⬤ Completo nello spiegare i vari aspetti dell'apprendimento automatico.

⬤ Manca di profondità in molte aree.
⬤ Titolo fuorviante perché non tratta la programmazione né fornisce esempi Python.
⬤ Più incentrato sulle applicazioni teoriche che su quelle pratiche.
⬤ Alcuni errori di battitura nel testo.

(basato su 15 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning for Beginners: Absolute Beginners Guide, Learn Machine Learning and Artificial Intelligence from Scratch

Contenuto del libro:

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L'apprendimento automatico sta cambiando il mondo.

Utilizzate il Machine Learning ogni giorno e probabilmente non lo sapete.

In questo libro scoprirete come l'apprendimento automatico sia nato dal desiderio di rendere i computer capaci di imparare.

Ripercorrere lo sviluppo del Machine Learning dai primi giorni in cui un computer imparava a giocare a dama, fino alle macchine in grado di battere i maestri mondiali di scacchi e go. Capire come i grandi dati siano così importanti per il Machine Learning e come la raccolta di enormi quantità di dati fornisca ai programmatori di Machine Learning le informazioni necessarie per sviluppare algoritmi di apprendimento. Semplici esempi vi aiuteranno a comprendere la complessa matematica e le statistiche di probabilità alla base del Machine Learning. Vedrete anche esempi reali di Machine Learning in azione e scoprirete come questi algoritmi stanno migliorando la vostra vita ogni giorno. Scoprirete come l'intelligenza artificiale, l'Apprendimento automatico, le Reti neurali e l'Intelligenza di sciame interagiscono e si completano a vicenda nell'ambito della ricerca di macchine capaci di pensare e reagire al mondo. Leggete i problemi tecnici dell'apprendimento automatico e come vengono superati. Scoprite il lato oscuro dell'apprendimento automatico e quali potrebbero essere i possibili esiti se le cose dovessero andare male. Infine, scoprirete il futuro positivo che l'intelligenza artificiale e il Machine Learning promettono di portare al mondo.

In questo libro scoprirete

-La storia del Machine Learning

Approcci al ML nel passato e nel presente

-L'intelligenza artificiale e il suo rapporto con il ML.

-Come le reti neurali, i big data, la regressione e il cloud giocano tutti un ruolo nello sviluppo del Machine Learning.

-Confrontare il Machine Learning con l'Internet delle cose, la robotica e l'intelligenza degli sciami.

-Apprendere i diversi modelli di ML e come ciascuno di essi viene utilizzato per produrre algoritmi di apprendimento.

-Accedere a software e set di dati gratuiti per provare il proprio software di Machine Learning.

-Esaminare alcuni dei problemi tecnici e dei dilemmi filosofici del ML.

-Vedere quali progressi il Machine Learning farà nel nostro mondo in futuro.

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